java数组是堆中连续内存块，数组变量存首地址，寻址用o(1)公式计算；二维数组是“数组的数组”，各一维数组独立分配，非纯连续结构。
Java 中的数组不是一堆变量的简单集合，而是一块连续分配在堆内存中的数据块，其高效性正源于这种物理布局和确定的寻址逻辑。
数组变量只存地址，真实数据全在堆里
声明 int[] arr = new int[5]; 时，变量 arr 本身存在栈中，它里面存储的只是一个数值——即堆中那块连续内存的起始地址（比如 0x80000000）。真正的 5 个整数（每个占 4 字节）被紧挨着放在堆里，形成一段长度为 20 字节的连续空间。
这意味着：
- 数组名不是数据，只是“门牌号”；
- 多个数组变量可以指向同一段堆内存（如 arr2 = arr1），改一个就影响另一个；
- 数组对象本身（含长度、类型等元信息）也存于堆中，但和元素数据分开管理。
寻址靠公式，不靠遍历
访问 arr[3] 时，JVM 不是从头数到第四个，而是直接计算内存地址：
元素地址 = 首地址 + 索引 × 单个元素字节数
对 int[] 来说，就是 0x80000000 + 3 × 4 = 0x8000000C。这个运算由 CPU 在一个指令周期内完成，所以随机访问时间复杂度恒为 O(1)。
注意：
- 索引从 0 开始，是为了让公式简洁（避免每次加减 1）；
- 无论数组长度是 10 还是 100 万，算第 999999 个元素的地址，耗时一样；
- 对于 Object[]，每个槽位存的是 4 字节（32 位 JVM）或 8 字节（64 位开启压缩指针）的对象引用，寻址逻辑不变。
连续布局带来优势，也带来代价
连续内存让数组成为 Java 中查询最快的原生结构，几乎所有集合类（ArrayList、HashMap 的桶数组等）都依赖它实现底层支撑。
但连续性也决定了它的硬约束：
- 插入/删除中间元素需移动后续所有项，平均耗时 O(n)；
- 创建时必须预估大小，扩容需申请新连续空间 + 复制旧数据；
- 大数组容易触发老年代分配（尤其超过 TLAB 或 Eden 容量时）。
二维数组本质是“数组的数组”
声明 int[][] matrix = new int[3][4]; 实际创建了一个长度为 3 的 int[] 数组，每个元素又是一个长度为 4 的 int[] 对象。这些一维数组各自在堆中独立分配，彼此不一定相邻。
因此它的寻址分两步：
- 先定位到第 i 个一维数组引用：base + i × 8（64 位下引用占 8 字节）；
- 再在该一维数组中按公式找第 j 个元素：row_base + j × 4。
这说明：二维数组不是一块 3×4=12 个整数的纯连续内存，而是一层引用+多块小连续区的组合结构。
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